variable scale detection

Simple Template Matching with Variable Image Template Ratio: In this process, we aim to locate the template Itm (binary image) within the Is (grayscale image) using a canny edge-detected version of Is. The template matching method accommodates scaling, meaning the template size doesn't have to match

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。

贝叶斯方法的变量选择，用来做时序预测还挺有一套的。Bayesian Variable Selection for Nowcasting Time这篇 KDD 2013 的论文，用的是稀疏贝叶斯回归那一挂的思路，高维数据时挺灵活。里面的数学有点硬核，但思路清晰，代码实现也不算复杂，能直接落地。 做短期预测或者临近预测（Nowcasting）的朋友，可以重点看看这篇。它的核心是：用贝叶斯框架动态选择哪些变量有用，哪些该踢掉，跟特征选择那套有点像，但更智能。适合数据量大但信息稀疏的场景，比如社交媒体、金融时间序列之类的。 如果你熟 Matlab 或者有用过贝叶斯工具包的经验，那上手这套会更快。Mat

MATLAB development - variable width histogram. This tool allows for the creation of flexible histograms that adjust based on the underlying data distribution, enhancing data visualisation and analysis.

如果你想深入了解大规模数据集挖掘，是如何那些无法全部装入内存的超大数据，那么这本《大规模数据集挖掘》就挺适合你。它不只是一本理论书，更像是一本实践手册。书中了从分布式系统到 MapReduce 的各种技术，你理解如何创建并行算法，大数据。比如，在讲相似性搜索时，使用了像最小哈希和局部敏感哈希这样的技术，教你如何高效找出相似对象。而且，它还包括了像数据流、Web 应用问题、图等一系列你在大数据中碰到的核心难题。，这本书内容覆盖面广，案例多，适合想学实用技术的读者。 更棒的是，书中的知识不仅限于理论。通过具体的项目和算法，你可以轻松掌握大数据挖掘的方方面面，甚至能你高维度、复杂的数据结构。，对于有

MATLAB Development - Using the GNewton Method to iterate a variable. The programme iterates given values of a function that intersects the x-axis.

W-kMeans算法详解 W-kMeans算法是一种基于K-Means算法的变体，解决变量选择问题。该算法通过引入新的步骤，自动计算变量权重，从而提高聚类的准确性和效率。 W-kMeans算法的基本原理 W-kMeans算法的核心思想是引入变量权重的概念，根据数据的分布情况动态调整变量的权重。该算法的基本步骤如下： 初始化中心点和变量权重 根据当前的聚类结果和变量权重，计算每个样本点所属的聚类 根据聚类结果，更新中心点和变量权重 重复步骤2-3，直到聚类结果收敛 变量权重的计算 在W-kMeans算法中，变量权重的计算基于当前的聚类结果和数据分布情况。具体来说，变量权重可以通过以下公式计算

使用Matlab实现Otsu算法进行老鼠检测的代码。该方法通过图像处理技术，自动确定图像的最佳阈值，以分割老鼠与背景。

使用MATLAB实现的骨架化算法，可以有效地查找端点和交叉点，为数字图像处理的初学者提供实用的工具和方法。

整理了几个常用的 Matlab 处理图像 边沿 的算法，包括 Canny 边缘检测、Sobel 算子和 Prewitt 算子等。每种方法都有其独特的优缺点，适用于不同的图像处理场景。